UCLA 用光做计算：光学图像生成模型媲美 10.7 亿参数扩散模型

mtizard · x · 2026-09-18

UCLA 研究者推出「光学生成模型」（Optical Generative Model），不靠 GPU，而是利用光的物理传播完成图像生成的计算过程。流程是：数字编码器生成噪声图案并加载到激光上，光穿过定制的光学层传播，光本身即完成运算，没有硅基瓶颈。据称其生成质量可匹敌 10.7 亿参数的扩散模型，能生成人脸、复杂图像和梵高风格画作，每张图生成耗时不足 1 纳秒，生成过程几乎零算力、能耗接近消除。